스마트 안경의 카메라를 탐지하는 안경 Ban-Rays

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Ban-Rays는 카메라가 내장된 스마트 안경을 탐지하기 위한 실험적 장치로, 광학적 반사와 네트워크 신호 분석 두 가지 접근을 사용
광학 방식은 적외선을 렌즈에 쏘아 CMOS 센서의 반사 특성(캣아이 효과) 을 감지하지만, 현재 하드웨어로는 신호가 약하고 불안정함
네트워크 방식은 Bluetooth Low Energy(BLE) 광고 신호를 기반으로 Meta Ray-Ban 기기를 식별하며, 제조사 ID(0x01AB) 와 서비스 UUID(0xFD5F) 를 통해 탐지 가능
BLE 신호는 주로 페어링 또는 전원 켜짐 시점에만 감지되어, 사용 중 실시간 탐지를 위해서는 CONNECT_REQ 패킷 추적 등 추가 기술이 필요함
프로젝트는 프라이버시 보호와 감시 기기 인식 기술의 실험적 시도로서, 향후 하드웨어 개선과 신호 패턴 학습을 통한 정밀 탐지 가능성 제시

프로젝트 개요

Ban-Rays는 카메라가 내장된 스마트 안경을 탐지하는 안경형 장치로, 두 가지 접근법을 실험 중
- Optics(광학) : 빛 반사를 이용해 카메라 렌즈를 분류
- Networking(네트워킹) : Bluetooth 및 Wi-Fi 신호 분석
현재까지는 BLE 기반 기기 지문(fingerprinting) 방식이 가장 간단하고 신뢰도 높은 접근으로 평가됨
첫 번째 프로토타입은 Meta Ray-Ban의 BLE 광고를 감지하면 ‘젤다의 전설 비밀 발견’ 효과음을 재생

적외선(IR)을 카메라 렌즈에 쏘면, CMOS 센서의 ‘레트로 반사(retro-reflectivity)’ 를 이용해 카메라를 식별 가능
2005년 연구에서는 이 원리를 이용해 ‘촬영 방지 환경(capture-resistant environments)’ 을 구현한 사례가 있음
2024년 연구에서는 렌즈의 반사 패턴으로 개별 카메라를 분류하는 방법이 제시됨
기존 연구들은 대부분 카메라와 머신러닝, 제어된 각도를 필요로 하지만, Ban-Rays는 자체 카메라 사용을 피하고 신호 데이터 기반 분류기를 개발 중
실험 결과
- 스마트폰 후면 카메라는 짧고 큰 스파이크형 파형, 화면은 완만한 파형을 보임
- Meta Ray-Ban 테스트에서는 신호가 약하고 불안정해 현재 하드웨어로는 구분이 어려움
- 940nm과 850nm LED 간 차이는 거의 없음
개선 아이디어
- 사용자가 ‘좌우상하’ 스캔 패턴으로 목표를 탐색해 파형을 수집
- Meta Ray-Ban과 일반 선글라스(aviator) 비교 시, 개념은 유효하나 추가 실험 필요
IR 회로 구성
- Arduino Uno, 940nm/850nm IR LED, 포토다이오드, 2222A 트랜지스터 사용
향후 실험 항목
- 스캔 패턴 실험
- 파장별 데이터 결합
- 광선 집속(collimation) 검토

BLE 광고 신호를 이용해 Meta Ray-Ban 기기 지문 식별 시도
현재 BLE 트래픽은 페어링 중, 전원 켜짐 시점, 케이스에서 꺼낼 때만 감지 가능
사용 중 통신을 탐지하려면 CONNECT_REQ 패킷을 추적해야 하지만, 현재 사용 중인 ESP32는 이를 지원하지 않음
- nRF Sniffer 모듈을 활용하면 개선 가능성 있음
Bluetooth Classic(BTC) 트래픽 탐지는 비용이 높은 하드웨어가 필요
감지된 BLE 광고 예시
- 제조사 ID: Meta (0x01AB)
- 서비스 UUID: Meta (0xFD5F)
- RSSI: -59 dBm
- MAC 주소는 무작위화되어 BLE 탐지에는 큰 도움이 되지 않음
참고 자료로 Bluetooth Assigned Numbers, Wireshark dissector 코드, Netify MAC 브랜드 데이터 링크 제공
향후 계획
- 관련 논문(https://dl.acm.org/doi/10.1145/3548606.3559372) 검토
- 능동적 프로빙(active probing) 및 인터로게이션(interrogating) 시도